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隨著蘋果公司最新發布的iPhone X手機引入面容ID（Face ID）技術，再次火了“人臉識別”。全面屏的iPhone X采用Face ID技術，讓國人陷入一場“刷臉狂歡”。

“刷臉查公積金”、“刷臉考勤”、“刷臉安檢”……越來越多的日常行為被冠上“刷臉”二字，甚至在北京日壇公園的公共廁所里，取張廁紙也得刷一下臉。

隨著人臉識別技術和政務的結合，未來要證明你是你本人，也許再也不需前后蓋十幾個章，只需刷一下臉。

國人對人臉識別的濃厚興趣，也體現在相關領域公司的融資上：人臉識別云服務平臺Face++和專注于打造人工智能視覺引擎的商湯科技先后獲得1億美元的C輪融資和4.1億美元的B輪融資，躋身人工智能領域“獨角獸”之列。

人臉識別技術投入商業化應用的臨界點似乎已經到來。iPhone X或許未必能成就自己，但卻成就了人臉識別。

人臉識別的三種算法

什么是人臉識別？如果要給人臉識別下個定義，它是利用人的生物特征實現個體區分的一種技術，一般包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找三個環節。簡單來說，人臉識別就是從圖像中提取面部特征關鍵點，比如骨骼特征、眉毛高度等，通過比對輸出結果。

雖然iPhone X的Face ID讓計算機視覺領域的創業者興奮不已，但此人臉識別非彼人臉識別。蘋果的Face ID并沒有采用普通攝像頭的方式，而是采用紅外主動識別的技術，這樣就可以做到三維立體識別，增強了安全系數。

在具體的應用場景中，人臉識別大致可以分為1:1、1：N、N:N三種。

1:1等級的人臉識別，實現的是最初級的“證明你是你”。從字面上就可以看出，1:1是用戶提前上傳個人照片儲存于系統中，每次驗證時，線下拍照與系統中存儲的照片信息進行對比，進而確定“你是不是你”。

舉個例子，我們在車站過安檢時，檢票員拿著你的身份證跟你本人做對比，證明你是不是身份證上的本人，這種場景就是1:1的場景。手機解鎖、刷臉支付、網上買票、醫院掛號、政府惠民工程項目，以及各種證券開戶、電信開戶、互聯網金融開戶……這都是1：1人臉識別的應用場景。同其他方式相比，1：1識別準確率高，對算力的要求也相對較低。

1:N人臉識別算法主要應用在安防領域，如用于排查犯罪嫌疑人、尋找走失兒童等。專注于動態人像識別的初創企業云天勵飛在2015年開始就與深圳龍崗區警方合作，在當地地鐵口、火車站、城中村、商超等場所建設“深目”系統。上線幾個月后，便協助警方成功告破兩起命案。

應用在安防領域的1：N人臉識別，其特點是動態和非配合。所謂動態，即系統識別的不是圖片，而是攝像頭采集的視頻。非配合是指識別對象不用感知到攝像頭的位置并配合完成識別工作，識別對象處于被動狀態。這在提高采集便捷性的同時，也意味著你的行蹤已經被完全暴露。

同1：1識別相比，使用地點、環境、光線、采集角度甚至是玻璃反射都會影響1：N識別的準確度，所以1:N相對更具有挑戰性。

至于N:N人臉識別，實際上相當于同時進行多個1：N識別，用于“證明誰是誰”。

人臉識別技術尚不完善就人臉識別技術背后的基礎性研究來說，中國、歐洲和美國幾乎處在齊頭并進的水平。但論及商業應用方面，中國絕對走在了前面。

“人臉識別現在并不是很高端的技術。中國的大公司更注重眼前的利益，人臉識別對于他們來說是人工智能方向最快最好的變現渠道。”在北京航空航天大學人體識別技術領域的專家冷彪看來，例如谷歌(微博)這樣的大公司之所以沒有追捧人臉識別技術，是因為他們有更長遠的打算。從阿里巴巴、百度、騰訊、京東等傳統互聯網巨頭，到諸如Face++、商湯科技等人工智能領域的獨角獸，再到剛剛入局的創業團隊，人臉識別不僅是大公司的專利，服務器端和移動端的人臉識別領域呈現出百家爭鳴的態勢。

場景是創業團隊突圍關鍵

除了技術尚未完全成熟外，科技型創業公司經常會陷入一個誤區：僅以技術論英雄。“現在大部分剛起步的人臉識別公司還停留在‘我技術比別人好’這個層面上。”PreAngel投資總監蔣鍇表示，關于商業化落地場景，這些公司仍未想清楚。

當然還有很多公司也強調數據，但是這也不是絕對的門檻。“假設現有技術已經達到92分，如果新技術能夠達到94分，給用戶的感受差別并不是那么強烈，意義也就不大。”在云天勵飛方案

營銷總監王軍看來，技術總是在迭代更新的，但當技術不能呈現顛覆性的時候，技術帶來的價值就會大打折扣。當然，這并不是否認技術的意義。只是當賽道上已經出現了獨角獸的時候，技術已經很難成為新企業的底牌。

“我們現在關注剛起步的人臉識別公司，純技術層面的看得少了，更多是關注可以解決實際問題的公司。”蔣鍇表示，商業化能力，是新興企業的突圍點。技術和商務能力并重的AI創業團隊更容易被資本看好。